Bias in the background? The role of background information in asynchronous video interviews
Notice bibliographique
Résumé
Summary Asynchronous video interviews (AVIs) have become popular tools for applicant selection. Although AVIs are standardized, extant research remains silent on whether this novel interview format could introduce new forms of bias. Because many applicants complete AVIs from their homes, their video background could provide evaluators with information about stigmatizing features that (a) are usually “invisible” in traditional selection contexts but become observable in AVIs, (b) are not always legally protected, and (c) can impact evaluators' judgments. Across three experimental studies, we examined how cues indicating parental status (Study 1), sexual orientation (Study 2), and political affiliation (Study 3) can impact perceptions of applicant warmth and competence and ratings of interview performance and potential work performance. The effect of background information varied by stigmatized feature. Applicants depicted as parents were perceived to be higher on warmth and received higher interview performance ratings but were not evaluated more negatively on competence or potential work performance. There was no effect of sexual orientation on any outcome variables. However, applicants who supported the same political party as the evaluator were viewed as warmer and received higher ratings of interview performance and potential work performance. Thus, organizations should encourage applicants to use neutral backgrounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».